Topic: Защита от фейковых аккаунтов. Есть идеи? - page 2. (Read 14809 times)

ну да, каждому по чипу в зад и при идентификации показывать чип на камеру и совершать заданные движения... чтобы задницы не фотожопили...

гдето это уже проходили

http://www.kinopoisk.ru/film/77720/

проблемы фейковых аккаунтов скоро не будет
чип будет не возможно подделать http://www.fontanka.ru/2015/03/17/097/

и что смешного - аккаунт уже долго в сети - это уже ++ проверке
а то что можно разные адреса ставитьт ак вы записывайте ихв блокчайн - в блоке ткаом то ссылка моя + мой адрес такието потом другие - значит и голос только от него принимается

не вижу подвохов

принимайте идентификацию только от аккаунтов которые долго живут а не тех что месяц назад созданы

Такой вариант обсуждается в контексте произвольной личной информации. Минус метода - необходимость держать такую персональную информацию в открытом доступе.

Это не согласуется с нашим принципом отсутствия особых людей или сервисов. Для того, что-бы это заработало, надо организовать сервис авторизации. В таком случае лучше пользоваться государственными ЭЦП, т.к. принципиально это будет абсолютно то-же самое.


Вы безосновательно предполагаете что в соцсетях нельзя наплодить аккаунтов для создания виртуалов и накруток. А если даже и так, абсолютно ничего вам не помешает менять свой биткоин адрес в соцсетях как вам вздумается и каждый из них использовать в одном голосовании.


Спасибо, посмеялся. :-/

согласен - подтвердить лицо есть необходимость
как это делает PayPal - вы указываете счет банковский - они туда шлют кодовые суммы - вы их вводите потом в форму

а вообще если соц.сети не протупят то там в поле мой кошелек сделают биткоин адрес и все

я думал свою такую службу сделать даже домен pubkeys.info занял или подобные
но потом понял что не выгорит идея..

вот пример идентификации:
https://vk.com/id4587762
там смотриет полная инфо - о себе и там увидите БТС адрес мой - вот это и есть идетификация кому оон принадлежит
далее используем АПИ сайта и честные голосования готовы - через блокчайн без посредников и других сайтов

Фотошопится влегкую. Такие акки будут очень дешево стоить, что нежелательно.

А как насчет классики?) Фото с надписью своего ника и датой )

На класс! Пришел новый человек, ни в чем не разобрался и теперь можно закрывать лавочку. Спасибо - столько времени нам сэкономили!

А теперь опишите, как вы привяжете биткоин адрес к одному конкретному человеку и что именно не позволит ему зарегистрировать на себя кучу других биткоин-адресов и "заверить" и их тоже? И в чем именно должно заключаться это ваше "заверение"?

посмотрел gplvote.org

ну ребята - вы велосипед изобретате
достаточно лишь удостоверить биткоин адрес и голосования готовы - через биткоин платежи - не надо там ничего программировать
так что бросайте свой проект

Всем привет! Интересную тему вы затронули. Мы в своем проекте gplvote.org уже несколько лет ею занимаемся. Но с некоторыми оговорками.
Например, мы считаем, что решение должно быть "без особых людей". Не должно быть каких-то людей или центров, которые могут стать "единой точкой отказа" и которые могут повлиять на работу системы идентификации.

Поэтому, после долгих рассуждений был выбран вариант "сеть доверия с отрицательной обратной связью". Суть ее в том, что идентификатором человека служит хэш от данных его документов, которые можно проверить (живьем или по сети). Каждый человек может удостоверить данные другого человека в контексте привязки его идентификатора к его публичному ключу. Обратная связь обеспечивается тем, что кроме удостоверения такой связки, вы можете выставить человеку (его идентификатору) определенный уровень доверия его голосу при удостоверении других связок идентификаторов и ключей.

Такой вариант допускает создание сети ботов. Но, в то-же время, он обеспечивает возможность ответной реакции сети на это уменьшением уровня доверия создателям до предела (за счет массовой ответной реакции). Учитывая что персональный идентификатор формируется из данных, которые принадлежат человеку пожизненно, для него исключается возможность повторить создание подделок.

Кроме того, наша "сеть доверия" - это только база данных. Как ее обрабатывать - использующие ее проекты могут решать сами. Т.е. критерии допуска к голосованию на основании данных нашей сети доверия каждый проект может формулировать как ему вздумается.

Конечно, это решение - не панацея. Но, как нам кажется, это лучший вариант из того, что сейчас можно придумать.

PS. Кстати, мобильное приложение для Android для подписания любых документов, которое мы будем использовать, уже разработано и доступно - https://play.google.com/store/apps/details?id=org.gplvote.signdoc (естественно, с исходными кодами - https://github.com/UncleAndy/sign_doc. Открытость исходников - еще одно обязательное условие нашего проекта). Приложение делает только одно - подписывает документы. Сделано оно как универсальный модуль, так что может быть использовано любыми сайтами и мобильными приложениями (работа с сайтами в документации уже описана, работа с приложениями пока нет). Кстати, демо сайт, на котором можно покрутить приложение для подписания документов вот тут - http://signdoc-client.gplvote.org/

Приложение для реализации сети доверия сейчас находится в разработке (в варианте с распределенной сетью серверов). Так-же мы работаем над версией приложения SignDoc для iOS.

есть идея защиты аккаунта, звоните в скайп. все контакты на dzyk.ru

Проходили уже. Читаем обсуждение отсюда и вниз сообщений на 7...

Я просто оставлю это здесь!

https://bitcointalksearch.org/topic/m.10310680

Цитата: И сам посуди. Ну, даже допустим есть программа которая распознает фотографию и говорит человек это или нет.
Допустим. Хотя такой программы нет, допустим что она есть.
Ну можем мы помечтать?

Где там про скан паспорта ты говорил? У тебя кончились аргументы?

Спорить с придурками смысла нет, особенно если в этом споре ты сам придурок Я согласен.

В общем читай матчасть, учись, учись и ещё раз учись! как говорил Ленин.

Сегодня ты не смог отстоять своё ЧВС, чем ты и занимаешься во всех топиках.  

Смерись с тем, что белым человеком не рождаются, а им становятся. Видимо не судьба, прими буддизм

Пиздец. Ты и по-русски читать не умеешь? Какая нахуй 3D? При чем это вообще?
Найти и распознать лицо на фотографии можно. С определенной долей вероятности.
А алгоритма, который отличит скан паспорта от фотошопа - нет.
Всё. Сдаюсь. Спорить с придурками смысла нет.
Знаете как делать - делайте, блядь! Даю клятву в этом топике больше не писать.

Читал, поделился тем что сам читал так сказать. Весьма интересно кстати, рекомендую

Ну ты ж говорил, что программы 3D распознавания лица нет. Оказалось что есть. Если бы я её не было я бы не спорил изначально. Значит я читал изначально?) А ты не зная матчасть говорил что такой программы нет. зачем спорить о том о чём не знаешь?

3D печать и блокчейн тоже были фантастикой. Ты мало придаёшь значения фантастики - которая каждый день становится реальностью.

Классно ты придумал.
Поискал в интернете, нашел "список литературы" скорее всего вот отсюда http://habrahabr.ru/company/synesis/blog/238129/
Задавил, так сказать, интеллектом.
Я здаюс!
Сам-то хоть одну из этих статей читал? 

Это тебе поможет наверстать упущенное в области распознавания лица за то время, которое ты провёл в криокамере.

Просто копируй в гугл)

1. Image-based Face Recognition — Issues and Methods
2. Face Detection A Survey.pdf
3. Face Recognition A Literature Survey
4. A survey of face recognition techniques
5. A survey of face detection, extraction and recognition
6. Обзор методов идентификации людей на основе изображений лиц
7. Методы распознавания человека по изображению лица
8. Сравнительный анализ алгоритмов распознавания лиц
9. Face Recognition Techniques
10. Об одном подходе к локализации антропометрических точек.
11. Распознавание лиц на групповых фотографиях с использованием алгоритмов сегментации
12. Отчет о НИР 2-й этап по распознаванию лиц
13. Face Recognition by Elastic Bunch Graph Matching
14. Алгоритмы идентификации человека по фотопортрету на основе геометриче-ских преобразований. Диссертация.
15. Distortion Invariant Object Recognition in the Dynamic Link Architecture
16. Facial Recognition Using Active Shape Models, Local Patches and Support Vector Machines
17. Face Recognition Using Active Appearance Models
18. Active Appearance Models for Face Recognition
19. Face Alignment Using Active Shape Model And Support Vector Machine
20. Active Shape Models — Their Training and Application
21. Fisher Vector Faces in the Wild
22. Eigenfaces vs. Fisherfaces Recognition Using Class Specific Linear Projection
23. Eigenfaces and fisherfaces
24. Dimensionality Reduction
25. ICCV 2011 Tutorial on Parts Based Deformable Registration
26. Constrained Local Model for Face Alignment, a Tutorial
27. Who are you – Learning person specific classifiers from video
28. Распознавание человека по изображению лица нейросетевыми методами
29. Face Recognition A Convolutional Neural Network Approach
30. Face Recognition using Convolutional Neural Network and Simple Logistic Classifier
31. Face Image Analysis With Convolutional Neural Networks
32. Методы распознавания лиц на основе скрытых марковских процессов. Авторе-ферат
33. Применение скрытых марковских моделей для распознавания лиц
34. Face Detection and Recognition Using Hidden Markovs Models
35. Face Recognition with GNU Octave-MATLAB
36. Face Recognition with Python
37. Anthropometric 3D Face Recognition
38. 3D Face Recognition
39. Face Recognition Based on Fitting a 3D Morphable Model
40. Face Recognition
41. Robust Face Recognition via Sparse Representation
42. The FERET Evaluation Methodology For Face-Recognition Algorithms
43. Поиск лиц в электронных коллекциях исторических фотографий
44. Design, Implementation and Evaluation of Hardware Vision Systems dedicated to Real-Time Face Recognition
45. An Introduction to the Good, the Bad, & the Ugly Face Recognition Challenge Prob-lem
46. Исследование и разработка методов обнаружения человеческого лица на циф-ровых изображениях. Диплом
47. DeepFace Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification
48. Taking the bite out of automated naming of characters in TV video
49. Towards a Practical Face Recognition System Robust Alignment and Illumination by Sparse Representation
50. Алгоритмы обнаружения лица человека для решения прикладных задач анализа и обработки изображений
51. Обнаружение и локализация лица на изображении
52. Модифицированный мотод Виолы-Джонса
53. Разработка и анализ алгоритмов детектирования и классификации объектов на основе методов машинного обучения
54. Overview of the Face Recognition Grand Challenge
55. Face Recognition Vendor Test (FRVT)
56. Об эффективности применения алгоритма SURF в задаче идентификации лиц.

Приятного чтения.